Sistema baseado no conhecimento para obter fluxos de trabalho aplicáveis ​​ao aprimoramento de imagens digitais de arquivos históricos

Hoy en día existe un creciente deterioro en los documentos custodiados en las instituciones archivísticas cubanas. La manipulación de los investigadores, las manchas, huecos y la humedad, han provocado que sea poco legible el contenido de estos documentos. Por tal razón, se trabaja sobre su vertimiento a formato digital como medida de conservación preventiva. Las imágenes resultado de la digitalización requieren una restauración que mejore su legibilidad. Con tal propósito se creó la aplicación DocLux. Actualmente el proceso de restauración no es efectivo. Los especialista de los Archivos Históricos deben seleccionar el flujo de trabajo (transformaciones y parámetros) necesario para la restauración de cada documento digitalizado. La inexperiencia de estos especialistas en procesamiento de imágenes digitales afecta la productividad de la restauración. En este trabajo se presenta una herramienta de apoyo para los especialistas de los Archivos Históricos con el objetivo de asistirlos en el proceso de restauración de las imágenes digitales. La herramienta recomienda el flujo de trabajo necesario para restaurar las imágenes digitalizadas. La parte central de la herramienta la constituye un sistema de razonamiento basado en casos y como técnica de extracción de características de imágenes el histograma de color. La recuperación de los casos más similares se realizó aplicando el coeficiente de correlación de Pearson. Las pruebas realizadas mostraron que con la herramienta propuesta se disminuye el tiempo necesario para restaurar las imágenes.   Palabras Claves: Realce de imágenes digitales, razonamiento basado en casos, histogramas de color, instituciones archivísticas, flujo de trabajo Abstract: Enhancement of digital images, case-based reasoning, color histograms, archival institutions, workflow Nowadays, there is an increasing deterioration in documents held in Cuban archival institutions. The handling of the researchers, stains, holes and humidity have turned the content of this documents to be unreadable. For this reason, it has being working on their migration into digital format as a measure of preventive conservation. The result of the scan images requires a restoration to improve readability. To this end, the Doclux application was created. Currently the restoration process is not effective. The specialists of the Archives must select the workflow (transformations and parameters) necessary for the restoration of each scanned document. The inexperience of these specialists on digital image processing affects the productivity of the restoration. This paper presents a support tool for specialists of the Archives, in order to assist in the restoration process of digital images. The tool recommends the workflow necessary to restore the scanned images. The central part of the tool is constituted by a case based reasoning system and the color histogram as feature images extraction technique. The recovery of the most similar cases was performed using the Pearson correlation coefficient. Tests showed that with the proposed tool, the time to restore the images decreases

Measuring the Performance of Computer Vision Systems in Malaria Studies

Digital image processing-computer vision (DIP-CV) systems are used to automate malaria diagnosis through microscopy analysis of thin blood smears. Some variability is observed in the experimental design to evaluate the statistical measures of performance (SMP) of such systems. The objective of this work is assessing good practices when using SMP to evaluate DIP-CV systems for malaria diagnosis. A mathematical model was built to characterize diagnosis using DIP-CV systems and used to obtain curve families showing the relationships among various SMP of these systems, both using theoretical equations and computer simulation. Curve families showing (a) the relationships among the minimum number of positive erythrocytes (RBCs) to be observed, the per object (RBC) sensitivity and the probability to detect at least one positive, (b) per specimen sensitivity vs. total number of RBCs observed for a typical per object sensitivity and a range of parasite densities (c) per object positive predictive value vs. per object specificity for a typical per object sensitivity and various parasite densities. When determining the per specimen sensitivity, the parasite density p showed to have more influence on the number of RBCs that must be analyzed than the per object sensitivity. Measuring p accurately depends heavily upon the per object positive predictive value of the classifier. For low p values, this would require very high per object specificity and a high enough value of observed RBCs to measure this accurately

Measuring the Performance of Computer Vision Systems in Malaria Studies

Digital image processing-computer vision (DIP-CV) systems are used to automate malaria diagnosis through microscopy analysis of thin blood smears. Some variability is observed in the experimental design to evaluate the statistical measures of performance (SMP) of such systems. The objective of this work is assessing good practices when using SMP to evaluate DIP-CV systems for malaria diagnosis. A mathematical model was built to characterize diagnosis using DIP-CV systems and used to obtain curve families showing the relationships among various SMP of these systems, both using theoretical equations and computer simulation. Curve families showing (a) the relationships among the minimum number of positive erythrocytes (RBCs) to be observed, the per object (RBC) sensitivity and the probability to detect at least one positive, (b) per specimen sensitivity vs. total number of RBCs observed for a typical per object sensitivity and a range of parasite densities (c) per object positive predictive value vs. per object specificity for a typical per object sensitivity and various parasite densities. When determining the per specimen sensitivity, the parasite density p showed to have more influence on the number of RBCs that must be analyzed than the per object sensitivity. Measuring p accurately depends heavily upon the per object positive predictive value of the classifier. For low p values, this would require very high per object specificity and a high enough value of observed RBCs to measure this accurately

Experiencias en la implementación de las operaciones morfológicas de erosión y dilatación para imágenes binarias empleando vecindades adaptativas

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